1.Meta-Transformer最近看了视觉-语言模型结合做导航的任务(vln),利用了clip和chatgpt等模型结合强化学习做导航任务。了解了一些多模态的论文。 clip就是一个比较简单的视觉和文本的多模态研究。一般来说,文本和…
该工作中,利用冻结编码器来处理多模态的感知信息,在 Meta-Transformer 中,来自不同模态的原始输入数据被映射到一个共享的 token 空间中,从而允许具有冻结参数的后续编码器提取输入数据的较高语义特征。Meta-Transformer 由三个主要部分组成:统一的数据 token 转换器、模态共享编码器和特定于任务的下游任务头。它是第一...
首先,通过经典的搜索算法生成一些理想构造,然后利用Transformer对这些构造进行训练,并不断循环,形成一套既有系统又灵活的解题策略。 这其中的关键在于,Transformer不仅能找到设计中的最佳结构,而且能够生成许多复杂的图形。Meta的研究者在处理诸如无4-圈问题等极值组合问题时,甚至能够超越传统算法,产生更大的边数,这样的...
论文名字《METADATA MATTERS FOR TIME SERIES:INFORMATIVE FORECASTING WITH TRANSFORMERS》模型名字MetaTST课题组:清华thuml 2024.10.04 arxiv论文链接:https://arxiv.org/html/2410.03806没公开代码, 视频播放量 633、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 8、收藏人数 52
总之,Meta研究团队通过Transformer成功提供反例的事件,不仅为过去30年的数学猜想带来了突破,更重要的是展现了人工智能在数学研究中的巨大潜力。随着这一领域的不断发展,期待未来会有更多的技术创新,相信PatternBoost将是解决更复杂数学问题的关键工具,有望引领科学研究的崭新篇章。
「meta公司最新视频物体分割AI模型SAM2官网demo试玩」我大概看了一下meta官网发布的论文,其中比较核心设计的是利用Transformer+记忆力模型来实现对同一个物体在不同时间下的识别(位置/颜色/形状均会发生改变),具体细节大家可以去meta官网下载论文进行阅读[热词系列_知识
Meta:自回归与扩散的融合 | 来自Meta的Transfusion:自回归与扩散的“融合”就在上周,Meta发布了Transfusion,构建了训练生成文本和图像的统一模型～至此,Transformer和Diffusion,似乎又有了一次某种形式或路线的融合尝试,也许在不久的将来,随着未来研究和探索的不断深入,在与先前的研究工作进一步结合,如AD(AR-Diffusion)...
Transformer打破三十年数学猜想,Meta研究者用AI给出反例,算法杀手攻克数学难题 一种名为PatternBoost的新方法在数学问题中寻找有趣的结构,这种方法结合了局部搜索和全局搜索。其核心思想是交替进行这两个阶段:首先使用传统算法生成许多理想的构造,然后利用Transformer神经网络对这些构造进行训练,再将训练好的模型用作下一个...
1.Transformer论文作者创立AI制药公司,融资1亿美元。Jakob Uszkoreit是Transformer论文主要的作者,他创立的Inceptive建立了一个AI软件平台,用来发现新的mRNA分子,并将应用于疫苗等领域。 2.AI安全赛道的创业公司涌现,其中既有专注在模型层面的Protect AI,也有数据层面的Symmetry Systems,还有用AI防范AI攻击的Jericho Securi...
论文:MetaFormer is Actually What You Need for Vision,(CVPR,2021) 论点:transformer的网络结构而不是self-attention tocken mixer使得模型效果好;为了证明此论点,作者将attention模块换成令人尴尬简单的空间池化层(取名PoolFormer),在多个视觉任务上取得了相当的效果。因此,如何改进模型框架是研究重点。